□记者 宋雨恒

　　问：监测感知是水资源管理的前提，AI应用将为监测体系带来什么变化？

　　赵勇：AI技术与新感知手段结合，一定程度上颠覆了传统水资源监测体系。

　　一是AI技术与视频监控系统结合，利用视觉三维空间重构、视觉频谱分析等技术，可实时分析推算河湖水面线位置、水位、水面流速分布及断面流量信息，这种监测方法往往依靠通用摄像头，布设简单、维护方便、成本较低，广泛适用于高山峡谷、灌区计量、生态水量监测及应急监测等场景。

　　二是AI技术与遥感技术结合，实现了从“局部点位”到“全域覆盖”的升级。遥感卫星可从太空获取大范围地表影像数据，但海量数据的处理与信息提取曾经是一道难题。现在，AI技术通过深度学习算法，能对这些影像数据进行快速智能解析：识别水体光谱特征，计算河湖水体的实时面积，对比历史数据判断水量增减趋势；分析土壤反射率，反演不同区域的土壤墒情，区分干旱、湿润等级并绘制墒情分布图……“太空视角+AI分析”的组合，能为水资源规划管理提供全面数据，有效提升宏观决策的科学性。

　　问：水资源预测过去多依赖于物理模型与经验公式，AI应用带来了哪些突破？

　　赵勇：传统水资源预测预报不仅需要人工大量筛选关键影响因子，还难以适配水文系统的非线性、随机性与时空异质性。AI介入后，数据整合与特征挖掘层面均实现了突破，能够高效融合多源异构数据，包括卫星遥感数据、水文站点实时监测数据、土壤墒情数据及社交媒体中与水情相关的信息等。通过深度学习算法，AI能自动挖掘数据间隐藏的关联特征，无需人工预设参数，就能捕捉水文系统的复杂动态规律。中长期水资源预报中，AI模型能结合气候模式预测数据（如ENSO事件影响）、社会经济用水数据，模拟不同气候变化情景下的水资源供需平衡状态，为跨流域调水、水库调度提供科学决策依据。

　　问：如何应用AI提高水资源决策的科学性？

　　赵勇：AI技术通过实时数据分析与多目标算法，可以让水资源在不同场景、不同需求间灵活调配，从“固定分配”转向“按需供给”，实现整体利用效率的最大化。

　　在城市供水场景，AI系统接入供水管网的数千个压力、流量监测点，结合居民用水规律与工业生产排班信息，可以实时调整供水压力，比如早7点到9点自动提升居民区管网压力，保障居民用水需求，凌晨则降低供水压力减少渗漏损耗；在工业园区冷却用水需求增加时，自动提高再生水输送比例，减少新鲜水消耗。

　　在农业灌溉场景，AI系统可以根据作物当前生长阶段的需水规律、土壤墒情传感器实时数据与24小时天气预报，精准计算每块农田的当前需水量。联动智能滴灌、喷灌设备，当土壤湿度低于阈值时自动启动灌溉，若预报有降雨则提前暂停或推迟灌溉。相比传统定时灌溉，这种方式既能节水，还能提升作物产量。

　　在调水工程场景，AI系统可以通过分析沿线降雨量、水库蓄水变化，并结合农业与工业用水需求预测，提前预判水资源缺口，进而调整泵站功率、闸门开度或调水路径。在不影响其他区域供水的前提下，优先满足应急需求，让水资源从“被动供给”转向“主动适配”，提升整体利用效率。